黃正新++黃玉

摘要：引入房地產(chǎn)價(jià)格為供給沖擊，重新構(gòu)建中國(guó)新凱恩斯菲利普斯四因素混合模型，研究表明：在NKPC模型中，通脹預(yù)期、通脹慣性、供給沖擊和產(chǎn)出缺口都同通脹之間存在著相互影響。通脹預(yù)期影響程度最大且持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)。房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)通脹的影響較為顯著、時(shí)滯較長(zhǎng)且政策效應(yīng)緩慢。通脹自身具有較大慣性與波動(dòng)性。產(chǎn)出缺口與通脹相互影響不大但持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，邊際成本和通脹之間相互影響并非顯著等，具有錨定公眾預(yù)期、穩(wěn)定通脹的政策意義。

關(guān)鍵詞：新凱恩斯主義；菲利普斯混合模型；通脹預(yù)期；通貨膨脹

一、引言

上世紀(jì)50年代菲利普斯曲線(xiàn)產(chǎn)生以后，很快替代了古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的勞動(dòng)邊際產(chǎn)出曲線(xiàn)而成為構(gòu)建宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)中總供給曲線(xiàn)的主要依據(jù)，隨后薩繆爾森用通脹率取代工資變化率，菲利普斯曲線(xiàn)又成為宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)理論與政策分析不可或缺的重要工具。但原始的菲利普斯曲線(xiàn)既缺乏微觀(guān)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)又不能有效地解釋西方六七十年代出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)滯脹現(xiàn)象。

80年代后新凱恩斯主義興起，菲利普斯曲線(xiàn)研究又煥發(fā)了新的青春。新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)以市場(chǎng)不完全性和非市場(chǎng)出清為假設(shè)，將新凱恩斯主義與新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)；以經(jīng)濟(jì)當(dāng)事人追求利益最大化為原則，保持宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)與微觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)的一致性與相容性；強(qiáng)調(diào)短期均衡分析方法為主，堅(jiān)持貨幣非中性與貨幣政策有效性統(tǒng)一；以理性預(yù)期和工資、價(jià)格粘性為前提，建立了前瞻性預(yù)期與后顧性預(yù)期有機(jī)結(jié)合的理論模型。新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)是凱恩斯學(xué)派發(fā)展趨勢(shì)的新階段，也是近年來(lái)我國(guó)學(xué)界凱恩斯主義理論的研究方向。通過(guò)對(duì)新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)模型中多變量的實(shí)證研究，可以分析同我國(guó)實(shí)際通脹和預(yù)期通脹緊密相關(guān)聯(lián)的各因素如產(chǎn)出缺口、邊際成本、通脹慣性等的影響程度和生成機(jī)制。特別是將近年來(lái)持續(xù)影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)的房地產(chǎn)價(jià)格，引入新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)模型分析，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)理論研究與貨幣政策實(shí)施都具有積極的意義。

二、文獻(xiàn)綜述

混合的新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)源于Fuhere和 Moore（1992）對(duì)經(jīng)典模型進(jìn)行了改進(jìn)，構(gòu)造了前向預(yù)期和后向預(yù)期相結(jié)合的混合型菲利普斯曲線(xiàn)，該模型的主要進(jìn)展是在NKPC的基礎(chǔ)上可以解釋通脹的持續(xù)性。當(dāng)前被廣泛使用的新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)是Cali和 Gertler（1999）提出的基于單位勞動(dòng)成本的前向和混合型菲利普斯曲線(xiàn)，引入了前瞻型和后顧型的通貨膨脹預(yù)期方式，而且能對(duì)貨幣政策起到中介傳導(dǎo)作用，同時(shí)該模型還在目前的實(shí)證分析中廣泛應(yīng)用。Gordon（2009）認(rèn)為Roberts提出的經(jīng)典新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)和Gordon的三角菲利普斯曲線(xiàn)只有互相融合，才能更好地解釋美國(guó)的通貨膨脹形成機(jī)制。

近年來(lái)，中外學(xué)者研究中國(guó)的新凱恩斯混合菲利普斯模型也頗有進(jìn)展。Scheibe和 Vines（2005）分別基于適應(yīng)性預(yù)期和理性預(yù)期的研究結(jié)果顯示，基于理性預(yù)期的NKPC對(duì)中國(guó)通貨膨脹的動(dòng)態(tài)性質(zhì)具有更好的解釋能力。陳學(xué)彬（1997）認(rèn)為，原始菲利普斯曲線(xiàn)、附加預(yù)期的菲利普斯曲線(xiàn)和新凱恩斯主義菲利普斯曲線(xiàn)都不能解釋中國(guó)改革以來(lái)通貨膨脹與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，在新凱恩斯主義菲利普斯曲線(xiàn)的基礎(chǔ)上增加時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)和回歸估計(jì)殘差校正項(xiàng)可以有效改善估計(jì)情況。楊繼生（2009）運(yùn)用我國(guó)1992-2007年的數(shù)據(jù)，基于新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)，分析了通貨膨脹預(yù)期的性質(zhì)和流動(dòng)性過(guò)剩對(duì)通貨膨脹的影響，認(rèn)為我國(guó)通貨膨脹的動(dòng)態(tài)性質(zhì)具有短期新凱恩斯混合菲利普斯曲線(xiàn)的典型特征，同時(shí)存在著向后看的適應(yīng)性預(yù)期和向前看的理性預(yù)期，流動(dòng)性過(guò)剩對(duì)通貨膨脹具有顯著的推動(dòng)作用。姜梅華（2011）通過(guò)新凱恩斯混合菲利普斯曲線(xiàn)產(chǎn)出缺口、通貨膨脹慣性和通貨膨脹預(yù)期三因素曲線(xiàn)機(jī)制的檢驗(yàn)和分析，獲得了我國(guó)通貨膨脹率動(dòng)態(tài)變化過(guò)程的一些重要特征。限于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與實(shí)證方法技術(shù)上的原因，對(duì)于中國(guó)新凱恩斯混合菲利普斯曲線(xiàn)模型的研究，我國(guó)學(xué)者長(zhǎng)期以來(lái)只局限于三個(gè)以?xún)?nèi)的影響因素分析。陳彥斌（2008）在Calvo（1983）、Gal和Gertler（1999）的交錯(cuò)定價(jià)模型基礎(chǔ)上，加入成本推動(dòng)沖擊后率先提出了四因素的理論模型，解釋變量為四種類(lèi)型的通脹形成因素即超額需求或邊際成本、石油沖擊、通脹預(yù)期和通脹慣性。但以上研究均未考慮到一個(gè)近年來(lái)長(zhǎng)期困擾和影響我國(guó)通貨膨脹的重要因素即房地產(chǎn)價(jià)格。

中國(guó)目前用于研究新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)模型的計(jì)量方法主要有三種。一是采用多元回歸計(jì)量模型最小二乘估計(jì)法。陳彥斌（2008）認(rèn)為，NKPC模型的最小二乘估計(jì)法比較GMM法而言，既能保證新凱恩斯主義模型框架的微觀(guān)基礎(chǔ)，相應(yīng)計(jì)量模型又更具有穩(wěn)健性。二是廣義矩估計(jì)（GMM）法。楊小軍（2011）等認(rèn)為，由于NKPC中含有預(yù)期通脹項(xiàng)，運(yùn)用最小二乘法估計(jì)的結(jié)果不是有效的，而GMM的一個(gè)便利之處就是它僅需要具體說(shuō)明一些矩條件而不需要對(duì)整個(gè)密度做出假設(shè)，故此他利用GMM法對(duì)中國(guó)1997-2008年的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行了估計(jì)和檢驗(yàn)；顧標(biāo)和王劍鋒（2010）采用單方程—GMM估計(jì)方法，基于1992-2007年間的季度宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分別以實(shí)際產(chǎn)出與實(shí)際單位勞動(dòng)成本作為“缺口”代理變量，從實(shí)證層面考察了新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)在我國(guó)的適當(dāng)性問(wèn)題。三是基于向量自回歸（VAR）分析法。GMM存在著一些廣受詬病的缺陷，比如小樣本問(wèn)題、過(guò)度識(shí)別與弱識(shí)別問(wèn)題、對(duì)于工具變量的選擇過(guò)于敏感等問(wèn)題。由此李振和楊曉光（2007）采用VAR方法，利用1994年到2005年的季度數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)進(jìn)行了估計(jì)和檢驗(yàn)，從而有效地繞開(kāi)了我國(guó)數(shù)據(jù)小樣本尤為突出和弱識(shí)別等問(wèn)題，同時(shí)充分考慮了解釋變量的生成過(guò)程及其與被解釋變量之間的相互關(guān)系，但他們的分析尚可深入，特別是尚未用脈沖函數(shù)分析變量之間的相互動(dòng)態(tài)關(guān)系。

本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上又有所創(chuàng)新。首先，在中國(guó)的NKPC中加入了供給沖擊變量即房地產(chǎn)價(jià)格，重新構(gòu)建了四因素的新凱恩斯主義菲利普斯曲線(xiàn)理論模型，使混合模型更加貼近中國(guó)目前的現(xiàn)狀。其次，通過(guò)實(shí)證方法的比較，我們采用了向量自回歸（VAR）法來(lái)分析新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)四因素混合模型各變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。這是由于多元線(xiàn)性回歸模型解釋的關(guān)系是同期的，其無(wú)視了滯后效應(yīng)與變量間的漸變性而具有非動(dòng)態(tài)性；VAR分析方法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)在于能夠繞開(kāi)GMM存在著小樣本、弱識(shí)別等問(wèn)題，因此建立VAR模型的優(yōu)點(diǎn)在于它是泛理論的，包括CPI在內(nèi)的各個(gè)變量都是內(nèi)生變量，從而避免了主觀(guān)判斷設(shè)定模型的缺點(diǎn)。最后，本文采用了最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和改進(jìn)概率測(cè)度法來(lái)計(jì)量通脹預(yù)期變量并且運(yùn)用脈沖函數(shù)分析了各個(gè)變量相互之間的影響程度。

三、新凱恩斯菲利普斯四因素混合理論模型推導(dǎo)

在以上對(duì)NKPC模型來(lái)龍去脈進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，下面進(jìn)一步推導(dǎo)四因素混合型的新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)方程。本文的模型假設(shè)同樣基于Calvo（1983）的交錯(cuò)定價(jià)模型：每一個(gè)離散時(shí)刻，廠(chǎng)商以概率1-α重新調(diào)整所生產(chǎn)商品的價(jià)格，其他廠(chǎng)商以概率α保持價(jià)格不變。則經(jīng)濟(jì)中的總價(jià)格水平 等于上一期價(jià)格水平和新調(diào)整價(jià)格水平的加權(quán)平均和，即：

（1）

新調(diào)整價(jià)格的廠(chǎng)商又可分為兩類(lèi)：一是按照“食指法則”即前向預(yù)期調(diào)整價(jià)格的廠(chǎng)商，在t時(shí)內(nèi)設(shè)定的新價(jià)格為 ，其所占權(quán)重為w；二是按照“拇指法則”即后向預(yù)期調(diào)整價(jià)格的廠(chǎng)商，在t時(shí)內(nèi)新設(shè)定的價(jià)格為 ，所占比例為w。廠(chǎng)商就會(huì)等于兩類(lèi)廠(chǎng)商所設(shè)定價(jià)格的加權(quán)平均和：

（2）

再假設(shè)前向型廠(chǎng)商受到的供給沖擊為房地產(chǎn)價(jià)格bSt，令供給沖擊后的總名義邊際成本等于實(shí)際邊際成本、價(jià)格與房地產(chǎn)供給沖擊之和，并且房地產(chǎn)供給沖擊對(duì)于總名義成本的作用權(quán)重為 ，即有：

（3）

以上變量都是以對(duì)數(shù)形式表示的偏離平衡增長(zhǎng)率的百分比，其中tmcnt+k為邊際成本的對(duì)數(shù)。前向型廠(chǎng)商按照（Gall和Gertler，1999；Calvo，1983）每一期最優(yōu)地設(shè)定新價(jià)格，為第t期廠(chǎng)商調(diào)整到的最優(yōu)價(jià)格，其設(shè)定原則為所貼現(xiàn)的預(yù)期利潤(rùn)最大化。

（4）

其中β為主觀(guān)貼現(xiàn)因子， 為t+k時(shí)不存在價(jià)格粘性的最優(yōu)設(shè)定價(jià)格，再求所使用的廠(chǎng)商實(shí)際邊際成本對(duì)穩(wěn)態(tài)下邊際成本的偏離即： ，為了簡(jiǎn)化令u=0，并代入（4）式可得到前向型廠(chǎng)商最優(yōu)重置價(jià)格：

（5）

再將（3）式代入（5）式：

（6）

顯而易見(jiàn)，后向型廠(chǎng)商的價(jià)格通常是按照適應(yīng)性預(yù)期形成，因而可為：

（7）

其中πt-1=Pt-1-Pt-2是環(huán)比通脹率，再由（1）式變形可得到：

（8）

將（2）式代入（8）式可得：

（9）

再將前向型和后向型廠(chǎng)商預(yù)期價(jià)格即（6）（7）分別代入（9）式，經(jīng)過(guò)一系列較為煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，則可得到基于邊際成本的混合四因素NKPC模型：

πt=λdmct+λfEtπt+1+λbπt-1+λSbSt （10）

λd、λf、λb、λs分別為邊際成本、前向型預(yù)期價(jià)格、后向型預(yù)期價(jià)格和房地產(chǎn)價(jià)格供給沖擊四變量的相應(yīng)系數(shù)，其中：

λd=（1-α）（1-ω）（1-αβ）φ-1

λf=βαφ-1

λb=ωφ-1

λs=（1-α）（1-ω）（1-αβ） φ-1

令φ=α+ω（αβ+1-α）

同時(shí)，可以證明實(shí)際邊際成本與產(chǎn)出缺口存在線(xiàn)性關(guān)系：mct=yt，yt為GDP偏離穩(wěn)態(tài)的百分比。將此比例關(guān)系代入模型（10）得到基于產(chǎn)出缺口的新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)四因素混合模型：

πt=λdyt+λfEtπt+1+λbπt-1+λSbSt （11）

四、變量與數(shù)據(jù)處理

本文需要通貨膨脹率、單位勞動(dòng)成本、產(chǎn)出缺口、商品房?jī)r(jià)格、通脹預(yù)期和通脹慣性等中國(guó)季度數(shù)據(jù)。囿于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文時(shí)間跨度為1999年第四季度至2014年第一季度。不采用年度數(shù)據(jù)是因?yàn)楸灸Ｐ蜁r(shí)間跨度比較長(zhǎng)，無(wú)法克服盧卡斯批判即政策環(huán)境和模型結(jié)構(gòu)的變化導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)的失靈，而且年度數(shù)據(jù)也會(huì)影響新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)混合模型關(guān)于微觀(guān)基礎(chǔ)和名義黏性的假設(shè)，因此不宜采用。月度數(shù)據(jù)也不是最佳選擇，因?yàn)樵露葦?shù)據(jù)存在較大的季節(jié)性波動(dòng)，并且頻率過(guò)高，會(huì)導(dǎo)致計(jì)量回歸方程不穩(wěn)定。通脹預(yù)期數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行，其余數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和各期的《中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣月報(bào)》。

（一）實(shí)際通貨膨脹率（πt）

采用我國(guó)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)月度環(huán)比數(shù)據(jù)來(lái)度量中國(guó)的通貨膨脹率。由于中國(guó)人民銀行問(wèn)卷調(diào)查的季度時(shí)間跨度不是自然季度，而是上年的12月至當(dāng)年2月為第一季度，3月至5月為第二季度，依此類(lèi)推。為了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和模型的有效性，實(shí)際通貨膨脹的季度數(shù)據(jù)也要調(diào)整為與人行問(wèn)卷相應(yīng)的非自然季度數(shù)據(jù)。本文將居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的月度同比指數(shù)轉(zhuǎn)換成月度環(huán)比數(shù)據(jù)，并用Eviews6.0軟件對(duì)季度CPI環(huán)比進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整后，得到實(shí)際通貨膨脹率記做pt。圖1描繪了1999年第4季度至2014年第1季度實(shí)際通貨膨脹率的走勢(shì)。橫軸數(shù)據(jù)的單位是季度。

圖1 1999年第4季度-2014年第1季度的實(shí)際通貨膨脹率

（二）通貨膨脹慣性（πt-1）

如前文所述，通脹慣性是按照“拇指法則”即后向型調(diào)整價(jià)格的廠(chǎng)商，通常是按照適應(yīng)性預(yù)期形成，其特點(diǎn)是總是慢一期。因此統(tǒng)計(jì)指標(biāo)直接采用滯后一期的實(shí)際通貨膨脹率數(shù)據(jù)。

（三）邊際成本（mct）

邊際成本指標(biāo)囿于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以近似用單位勞動(dòng)成本來(lái)作為代理變量，即用人均實(shí)際工資除以人均實(shí)際產(chǎn)出得到，也就是名義報(bào)酬除以名義產(chǎn)出。其中名義報(bào)酬采用《中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣月報(bào)》中的“城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員勞動(dòng)報(bào)酬”指標(biāo)表示為WN；由于我國(guó)沒(méi)有直接給出城鎮(zhèn)GDP的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，一種可行的辦法是用全國(guó)的GDP減去非城鎮(zhèn)的GDP，非城鎮(zhèn)GDP的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)本文采用第一產(chǎn)業(yè)的GDP，數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局給出的自然季度數(shù)據(jù)，一并將其調(diào)整為非自然季度的數(shù)據(jù)。

（四）產(chǎn)出缺口（yt）

產(chǎn)出缺口即實(shí)際GDP偏離潛在GDP的程度，用百分比來(lái)表示。其中潛在GDP測(cè)度主要有兩種方法，即趨勢(shì)分解法和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)估計(jì)法。本文選擇趨勢(shì)分解法即對(duì)實(shí)際GDP進(jìn)行HP濾波處理即可得到潛在GDP。產(chǎn)出缺口即為對(duì)數(shù)實(shí)際GDP減去對(duì)數(shù)潛在GDP。同上將自然季度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為月度數(shù)據(jù)，然后簡(jiǎn)單加權(quán)平均為非自然季度數(shù)據(jù)。

（五）供給沖擊（bSt）

運(yùn)用房地產(chǎn)價(jià)格來(lái)衡量供給沖擊，因?yàn)樵摂?shù)據(jù)在我國(guó)屬于長(zhǎng)期投資并未包含在消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI統(tǒng)計(jì)樣本中，卻對(duì)通貨膨脹影響很大。將《中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣月報(bào)》中“商品房銷(xiāo)售總額”除以“商品房銷(xiāo)售面積”得到每月商品房?jī)r(jià)格，然后按照中國(guó)人民銀行的非自然季度數(shù)加權(quán)平均推算出每個(gè)季度的價(jià)格，再取季度價(jià)格序列的對(duì)數(shù)差分得到季度價(jià)格的變化率。

（六）通貨膨脹預(yù)期（Etπt+1）

根據(jù)中國(guó)人民銀行歷年《居民儲(chǔ)蓄問(wèn)卷調(diào)查系統(tǒng)》數(shù)據(jù)，分別運(yùn)用差額統(tǒng)計(jì)法（BAL）（肖爭(zhēng)艷、陳彥斌，2004），概率法（C-P）和改進(jìn)概率法（CPM）（張蓓，2009）三種不同的方法，來(lái)構(gòu)建預(yù)期通脹率的最佳量化指標(biāo)。首先，根據(jù)以上三種方法分別計(jì)算出變量數(shù)據(jù)系列。其中改進(jìn)概率法需要先確定參數(shù)a的值，我們分別設(shè)定了a=0.5和a=1.5，然后使用EVIEW6.0軟件對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，得到了四種不同的預(yù)期通脹變量數(shù)據(jù)序列記 、 、 和 。其次，對(duì)四種預(yù)期通脹率測(cè)算方法進(jìn)行比較與遴選，分別計(jì)算出它們的MAE、RMSE和TUI，并用來(lái)度量實(shí)際通脹率與預(yù)期通脹率之間的偏差，數(shù)值越小則表示偏差越?。A(yù)測(cè)性能越好）。

從表1中可以看出，在改進(jìn)概率法第二種情形（a=0.015）下，預(yù)期通脹率的三種預(yù)測(cè)性能指標(biāo)值都是最小的，說(shuō)明預(yù)期通脹率與實(shí)際通脹率之間的偏差最小。因此在下文的實(shí)證研究中，我們就采用這種預(yù)期通脹率，即=pεt4。

表1 四種計(jì)算方法下的預(yù)期通貨膨脹率比較

預(yù)測(cè)指標(biāo) 差額法（BAL） 概率法（C-P） 改進(jìn)概率法（a=0.005） 改進(jìn)概率法（a=0.015）

MAE 0.0054 0.0053 0.0055 0.0050

RMSE 0.0071 0.0069 0.0072 0.0065

TUI 0.6758 0.6657 0.6991 0.6278

五、實(shí)證分析

我們利用Eviews6.0來(lái)進(jìn)行實(shí)證分析。本文使用的數(shù)據(jù)都是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，軟件首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，然后運(yùn)用通過(guò)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)建立向量自回歸模型，并且進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析以及方差分解等一系列實(shí)證。

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

建立動(dòng)態(tài)計(jì)量模型要求數(shù)據(jù)序列是平穩(wěn)的，因此需要對(duì)得到的變量數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。對(duì)各經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)分別采用ADF檢驗(yàn)法，檢驗(yàn)結(jié)果從表2中可知，由于之前對(duì)變量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了取對(duì)數(shù)差分處理，因此所有的變量在5%的顯著性水平下都是平穩(wěn)的，平穩(wěn)序列可以不用再做協(xié)整而直接用來(lái)構(gòu)建VAR計(jì)量。

表2單位根檢驗(yàn)

變量 ADF統(tǒng)計(jì)量 5%臨界值 結(jié)論

（通貨膨脹率）

-3.854564 -2.919952 平穩(wěn)

（邊際成本）

-5.214721 -2.916566 平穩(wěn)

（產(chǎn)出缺口）

-4.976245 -2.961649 平穩(wěn)

（通脹預(yù)期）

-3.209028 -2.916566 平穩(wěn)

（通脹慣性）

-3.928747 -2.919952 平穩(wěn)

（供給沖擊）

-7.802998 -2.917650 平穩(wěn)

（二）選擇最優(yōu)滯后期

將產(chǎn)出缺口、通脹預(yù)期、通脹慣性和供給沖擊作為內(nèi)生變量，常數(shù)C作為外生變量建立無(wú)約束VAR模型。在VAR模型中解釋變量的最大滯后階數(shù)，若選擇得太小會(huì)使殘差值產(chǎn)生自相關(guān)，并且導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)的非一致性；而最大滯后階數(shù)選擇過(guò)大又會(huì)導(dǎo)致自由度嚴(yán)重降低，影響模型參數(shù)的有效性。因此，本文根據(jù)LR、AIC、SC和HQ準(zhǔn)則判定VAR最優(yōu)滯后階數(shù)，測(cè)算結(jié)果如表3所示：在LR準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則和HQ準(zhǔn)則下選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)為8階，而在SC準(zhǔn)則下最優(yōu)滯后期選擇為6階，我們按照大多數(shù)原則，暫設(shè)定為VAR（8）模型。

表3最優(yōu)滯后期選擇

LR準(zhǔn)則 AIC準(zhǔn)則 SC準(zhǔn)則 HQ準(zhǔn)則

選擇的最優(yōu)滯后階數(shù) 8 8 8 6

對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)量值 64.56 -22.27 -20.56 -21.49

再?gòu)膱D2可以看出，對(duì)模型整體進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)得出特征方程的根都在單位圓內(nèi)，說(shuō)明VAR（8）模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，因此VAR模型的滯后期我們選定為8階。

圖2 VAR模型特征方程的特征根

（三）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

由于通脹慣性本身就是通貨膨脹的滯后變量，因此我們只要分別對(duì)實(shí)際通脹、邊際成本、產(chǎn)出缺口、預(yù)期通脹和供給沖擊各變量進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4。mct方程的檢驗(yàn)結(jié)果表明，在顯著性水平10%下，實(shí)際通脹和邊際成本都不能拒絕原假設(shè)，即肯定了二者之間都不是彼此的格蘭杰原因，說(shuō)明我國(guó)邊際成本和實(shí)際通脹之間的相互影響是不顯著的。 yt和Etπt+1方程的檢驗(yàn)結(jié)果表明，在顯著性水平10%下，原假設(shè)都是小概率事件，可以忽略不計(jì)，因此實(shí)際通貨膨脹與產(chǎn)出缺口之間互為格蘭杰原因；實(shí)際通脹與預(yù)期通脹之間也互為格蘭杰原因。bSt方程的檢驗(yàn)結(jié)果表明，在顯著性水平10%下，都拒絕了原假設(shè)，說(shuō)明我國(guó)房地產(chǎn)供給沖擊與實(shí)際通脹之間互為格蘭杰原因。

表4格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

原假設(shè) F統(tǒng)計(jì)量 P值 結(jié)論

方程

不是 的格蘭杰原因

0.92670 0.4028 不是格蘭杰原因

不是 的格蘭杰原因

0.56420 0.5725 不是格蘭杰原因

方程

不是 的格蘭杰原因

2.39567 0.0031 是格蘭杰原因

不是 的格蘭杰原因

1.94578 0.0001 是格蘭杰原因

方程

不是 的格蘭杰原因

1.25020 0.0087 是格蘭杰原因

不是 的格蘭杰原因

3.17004 0.0009 是格蘭杰原因

方程

不是 的格蘭杰原因

0.64749 0.0569 是格蘭杰原因

不是 的格蘭杰原因

0.16461 0.0864 是格蘭杰原因

（四）建立向量自回歸模型（VAR）

根據(jù)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)得出，估計(jì)超額需求中產(chǎn)出缺口與邊際成本兩個(gè)指標(biāo)，因?yàn)檫呺H成本mct與πt之間不存在格蘭杰因果關(guān)系，因此本文選用產(chǎn)出缺口yt作為衡量超額需求的指標(biāo)來(lái)構(gòu)建模型。

（12）

由于模型篇幅太長(zhǎng)，我們將中間的過(guò)渡部分采用省略號(hào)。模型的檢驗(yàn)結(jié)果表明：各子方程通脹慣性、產(chǎn)出缺口、通脹預(yù)期和供給沖擊的擬合優(yōu)度分別為0.955226、0.869780、0.995158和0.882111，都較高，其中通脹預(yù)期最高，說(shuō)明通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的影響程度最大，其他變量對(duì)實(shí)際通脹的影響程度依次為通脹慣性、房地產(chǎn)價(jià)格和產(chǎn)出缺口；同時(shí)我們還發(fā)現(xiàn)，以上變量只有在滯后8期時(shí)擬合優(yōu)度才最高，表明影響我國(guó)以上變量的“時(shí)滯”較長(zhǎng)，政策效應(yīng)緩慢，其中最有現(xiàn)實(shí)說(shuō)服力的就是房地產(chǎn)價(jià)格。另外各個(gè)子方程殘差平方和都較小，AICS和SC也同樣較小。VAR系統(tǒng)整體的決定性殘差為2.10E-16，調(diào)整最大似然值為580.6513，AIC值為-19.83590，SC值為-17.79125，由此VAR模型的子方程和整體的估計(jì)結(jié)果都通過(guò)檢驗(yàn)且比較理想。

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)用于衡量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前或未來(lái)取值的影響程度，通過(guò)擾動(dòng)項(xiàng)的軌跡可以看出其影響力是如何傳播到其他所有變量的過(guò)程。根據(jù)估計(jì)出的VAR結(jié)果作脈沖響應(yīng)函數(shù)分析得到圖3。實(shí)線(xiàn)表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線(xiàn)表示響應(yīng)函數(shù)加上或減去兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶。

1.產(chǎn)出缺口與實(shí)際通貨膨脹的相互脈沖響應(yīng)分析

圖（a）反映了產(chǎn)出缺口對(duì)來(lái)自當(dāng)前通脹率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)。產(chǎn)出缺口開(kāi)始為0.5%，后逐步上升，到第3期達(dá)到最大，接近1%，沖擊作用力隨時(shí)間的推移而逐漸衰減為負(fù)向。圖（b）反映了通脹率對(duì)來(lái)自產(chǎn)出缺口的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)。從零開(kāi)始然后上下波動(dòng)直到第10期才完全消失。說(shuō)明產(chǎn)出缺口與通貨膨脹相互影響并不大，但持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

2.實(shí)際通貨膨脹與通脹預(yù)期的相互脈沖響應(yīng)分析

圖（c）反映了通脹預(yù)期對(duì)來(lái)自通脹率的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)。沖擊開(kāi)始為最大0.1%，然后迅速減小為負(fù)向直到第8期達(dá)到最大，為-0.1%并持續(xù)時(shí)間很長(zhǎng)。圖（d）反映了實(shí)際通脹率對(duì)來(lái)自通脹預(yù)期的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)。沖擊開(kāi)始為零，隨后作用力迅速增強(qiáng)，到第2期最大值0.25%，再逐漸向下波動(dòng)到第6期，達(dá)到最大負(fù)值為-0.4%。這說(shuō)明通脹預(yù)期具有自我實(shí)現(xiàn)、波幅較大的特征。

3.實(shí)際通貨膨脹與供給沖擊的相互脈沖響應(yīng)分析

圖（e）反映了供給沖擊對(duì)來(lái)自實(shí)際通脹率的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)。標(biāo)準(zhǔn)差沖擊剛開(kāi)始較大，為0.1%，之后在零附近上下微弱波動(dòng)。圖（f）反映了通脹率對(duì)來(lái)自房地產(chǎn)價(jià)格一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)。第1到第6期都是負(fù)向的，且在第5期達(dá)到最大值 -0.3%，在第6期沖擊減為零后均為正向的，且在第8期達(dá)到最大0.35%。表明房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)通脹率的影響較大并且具有一定的滯后性。

4.實(shí)際通脹率對(duì)來(lái)自通脹慣性沖擊的脈沖響應(yīng)分析

圖（g）顯示過(guò)去的通脹率對(duì)現(xiàn)在的通脹率的影響，剛開(kāi)始是正向的并在第3期達(dá)到最大值0.3%，從第4期開(kāi)始影響轉(zhuǎn)為負(fù)向，在5-8期維持在 -0.25% 的影響水平并逐漸減弱。說(shuō)明實(shí)際通脹自身具有慣性與波動(dòng)性。

圖3 VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

（六）方差分解

方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化（通常用方差來(lái)度量）的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊力的權(quán)重。下面在脈沖響應(yīng)函數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析通脹預(yù)期、邊際成本、供給沖擊以及通脹慣性對(duì)實(shí)際通脹率的影響。

由圖4可知，中國(guó)NKPC四因素模型在不考慮通脹率自身貢獻(xiàn)率的情況下，通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹率的影響最為顯著，房地產(chǎn)價(jià)格供給沖擊次之，產(chǎn)出缺口第三。

圖4 VAR模型的方差分解分析

六、主要結(jié)論與政策建議

（一）主要結(jié)論

在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，本文引入房地產(chǎn)價(jià)格作為供給沖擊變量，利用最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與向量自回歸（VAR）法，重新構(gòu)建并實(shí)證了中國(guó)新凱恩斯菲利普斯四因素混合模型，分析得出以下基本結(jié)論：

第一，通過(guò)比較與遴選采用了最優(yōu)的改進(jìn)概率法（a=0.015）來(lái)測(cè)度中國(guó)的通貨膨脹預(yù)期，得到的預(yù)期通脹和實(shí)際通脹走勢(shì)大致相同且較為平穩(wěn)。

第二，在NKPC四因素模型中，通脹預(yù)期、通脹慣性、房地產(chǎn)價(jià)格和產(chǎn)出缺口都同通貨膨脹之間存在著相互影響。通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的影響不僅程度最大，而且持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)?，F(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中，一方面，人們通脹預(yù)期的形成會(huì)使得他們加快將貨幣資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為消費(fèi)品與實(shí)物資產(chǎn)，形成需求拉上型通貨膨脹；另一方面，通脹預(yù)期也會(huì)使得工資和利潤(rùn)有不斷上升的趨勢(shì)，進(jìn)而形成成本推進(jìn)型通貨膨脹。這正說(shuō)明通脹預(yù)期具有自我實(shí)現(xiàn)、波動(dòng)性較大和逐步衰減的特征。

第三，房地產(chǎn)供給沖擊和通貨膨脹之間的相互影響是比較顯著的。在我國(guó)的價(jià)格統(tǒng)計(jì)口徑中，房地產(chǎn)價(jià)格是不包含在CPI的統(tǒng)計(jì)樣本中的，但它對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)價(jià)格和廠(chǎng)商的生產(chǎn)成本影響很大。同時(shí)，我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)通脹及其他變量影響的“時(shí)滯”較長(zhǎng)，政策作用效應(yīng)緩慢。

第四，實(shí)際通貨膨脹自身具有慣性與波動(dòng)性。其中通脹慣性影響較大，說(shuō)明我國(guó)公眾的通脹預(yù)期基本上還是一種不斷接近現(xiàn)實(shí)通脹的學(xué)習(xí)型、適應(yīng)性的非完全理性預(yù)期。另外，邊際成本和通貨膨脹之間的相互影響不顯著，產(chǎn)出缺口與通貨膨脹相互影響并不大但持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

（二）政策建議

本文結(jié)論具有較強(qiáng)的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)政策含義。鑒于中國(guó)通脹預(yù)期具有自我實(shí)現(xiàn)、波動(dòng)性較大等特征，我們提出如下政策建議：

1.加強(qiáng)通脹預(yù)期管理，提高貨幣政策的公信力與執(zhí)行的透明度

貨幣政策的有效性很大程度上取決于中央銀行承諾的可信程度，即公眾是否相信中央銀行的行動(dòng)和其公布的目標(biāo)是一致的。央行應(yīng)根據(jù)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，及時(shí)向公眾提供貨幣政策及操作意圖的相關(guān)信息。同時(shí)，央行有責(zé)任教育公眾理解并參與政策制定過(guò)程，可以通過(guò)發(fā)表貨幣政策報(bào)告、年度報(bào)告、統(tǒng)計(jì)公告、通脹數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)采集等方式“錨定”公眾的通貨膨脹預(yù)期。

2.轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，提高宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式要由政府投資拉動(dòng)型為主導(dǎo)，真正轉(zhuǎn)向市場(chǎng)內(nèi)生增長(zhǎng)型為主導(dǎo)，這就需要通過(guò)民間投資有效啟動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。要在進(jìn)一步深化改革、簡(jiǎn)政放權(quán)的基礎(chǔ)上，逐步形成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由“政府投資”的單引擎拉動(dòng)，向“政府投資+民間投資”的雙引擎驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，真正實(shí)現(xiàn)政府宏觀(guān)政策穩(wěn)健、社會(huì)保障托底、微觀(guān)經(jīng)濟(jì)放活的戰(zhàn)略目標(biāo)。

3.加強(qiáng)對(duì)通貨膨脹的調(diào)控，熨平經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)

由于我國(guó)居民的通脹預(yù)期是一種適應(yīng)性的有限理性預(yù)期，為此，貨幣當(dāng)局應(yīng)采取措施有效地控制實(shí)際通貨膨脹，維持社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定持續(xù)健康發(fā)展。要克服通貨膨脹的高慣性與熨平經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的周期性波動(dòng)，央行要明確貨幣政策操作導(dǎo)向，繼續(xù)實(shí)施穩(wěn)健的貨幣政策與積極的財(cái)政政策?？蓪?shí)施通貨膨脹目標(biāo)制，就是中央銀行事先明確宣布一個(gè)具體數(shù)值的通貨膨脹率，中央銀行的貨幣政策操作就在于確保物價(jià)水平的上漲率保持在它宣布的目標(biāo)范圍內(nèi)，使經(jīng)濟(jì)運(yùn)行保持在一個(gè)穩(wěn)定且持續(xù)增長(zhǎng)的理想狀態(tài)上。

4.要加大“供給側(cè)”的改革力度，繼續(xù)房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控和穩(wěn)定房?jī)r(jià)

“供需錯(cuò)位”已成我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的最大路障。以房地產(chǎn)為例，近年來(lái)，扶持樓市以穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)并為改革騰挪空間的政策，如退出限制性政策、提高需求杠桿、降低購(gòu)房成本、保障房貨幣化等，基本圍繞“需求側(cè)”展開(kāi)。用住建部官員的話(huà)來(lái)說(shuō)，能出的政策已出盡了。但樓市始終沒(méi)能“去庫(kù)存”，而樓市有效需求，特別城市新移民、外來(lái)人群“住房難”問(wèn)題又亟待解決。側(cè)重“需求側(cè)”的樓市政策空間收窄，改善“供給側(cè)”成了新的選擇。樓市“供給側(cè)”的政策改善要側(cè)重兩個(gè)層面：一是加快戶(hù)籍制度改革，釋放樓市有效需求；二是建立住宅政策性銀行，提升外來(lái)人口“市民化”后的住房支付能力?？傊L(zhǎng)期關(guān)注與持續(xù)有效地調(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格，加大保障性公租房的供給力度，逐步改善和保障民生，降低房地產(chǎn)供給沖擊對(duì)通貨膨脹的影響等。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳彥斌，2008：《中國(guó)新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》第12期。[Chen Yanbin， 2008， “The New Cairns Phillips Curve of China”， Economic Research12.]

[2]顧標(biāo)、王劍鋒，2010：《中國(guó)的菲利普斯曲線(xiàn)——基于新凱恩斯主義視角的實(shí)證分析》，《浙江社會(huì)科學(xué)》第7期。[Wang Jianfeng， Gu Biao，2010， “Chinas Phillips Curve：Empirical Analysis Based on the Perspective of the New Keynes”，Zhejiang Social Sciences 7.]

[3]黃正新、黃金波，2014：《中國(guó)通貨膨脹預(yù)期陷阱研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》第11期。[Huang Zhengxin， Huang Jinbo， 2014，“Chinas Inflation Expectations Trap Study”，Economic Research 11.]

[4]姜梅華，2011：《非線(xiàn)性菲利普斯曲線(xiàn)與通貨膨脹預(yù)期管理研究》，吉林大學(xué)博士學(xué)位論文。[Jiang Meihua， 2011，“Nonlinear Phillips Curve and Inflation Expectations Management”，Doctoral Thesis， Jilin University.]

[5]李振、楊曉光，2002：《新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)模型在中國(guó)的實(shí)證研究：基于VAR分析》，《管理評(píng)論》第1期。[Li Zhen， Yang Xiaoguang，2002，“Empirical Studies of the New Phillips Keynes Curve Model in China： Based on VAR Analysis ”， Management Review 1.]

[6]姚余棟，李宏瑾，2013：《中國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)信貸渠道經(jīng)驗(yàn)研究： 總量融資結(jié)構(gòu)新證據(jù)》，《世界經(jīng)濟(jì)》第3期。[Yao Yudong， Li Hongjin， 2013，“Chinas Monetary Policy Transmission Credit Channel Experience Research： the Total Financing Structure of New Evidence”， World Economy 3.]

[7]姚余棟、譚海鳴，2013：《通脹預(yù)期管理和貨幣政策——基于“新共識(shí)”宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)模型》，《經(jīng)濟(jì)研究》第6期。[Yao Yudong，Tan Haiming，2013，“Inflation Expectations Management and Monetary Policy-Based on the ”New Consensus“ Macroeconomic Model”，Economic Research 6.]

[8]楊繼生，2009：《通脹預(yù)期、流動(dòng)性過(guò)剩與中國(guó)通貨膨脹的動(dòng)態(tài)性質(zhì)》，《經(jīng)濟(jì)研究》，第1期。[Yang Jisheng， 2009，“The Dynamic Nature of Inflation Expectations， Excess Liquidity and Inflation in China”，Economic Research 1.]

[9]楊小軍，2011：《中國(guó)新凱恩斯主義菲利普斯曲線(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)研究》，《統(tǒng)計(jì)研究》第2期。[Yang Xiaojun， 2011， “Empirical Study on the New Phillips Curve of China”， Statistical Research 2.]

[10]楊溢，2012：《新凱恩斯菲利普斯曲線(xiàn)理論的演變》，《首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)》第2期。[Yang Yi， 2012，“The Evolution of the New Phillips Keynes Curve Theory ”， Journal of Capital University of Economics and Business 2.]

[11]Calvo G A， 2014， Staggered prices in a utility-maximizing framework， Journal of monetary Economics， 12（3），pp.383-398.

[12]Christiano L， M Eichenbaum， 2013， Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of a Shock to Monetary Policy，The Journal of Politcal Economy （12），pp.1-45.

[13]Fuhrer J，Moore G， 2012， Monetary policy rules and the indicator properties of asset prices， Journal of Monetary Economics 29（2），pp.303-336.

[14]Gali J，Gertler M， 1999， Inflation dynamics： A structural econometric analysis， Journal of monetary Economics 44（2），pp.195-222.

[15]Gordon R J， 2009， The History of the Phillips Curve， Consensus and Bifurcation Economica 78（309），pp.10-50.

[16]Roberts J M， 1995， New Keynesian economics and the Phillips curve， ournal of money credit and banking（4），pp.975-984.

[17]Rotemberg， amd Julio， J， 1982， Sticky Prices in the United States， Journal of Political Economy（60），pp.1187-1211.

[18]Taylor J.， 1980， Aggregate Dynamics and Staggered Contracts ， Journal of Political Economy（06），pp.1-23.

Studies on the New Keynesian Hybrid Phillips Curve of China：

Based on the Statistic Data of The Peoples Bank of China from 1999 to 2014

Huang Zhengxin and Huang Yu

（School of Finance Guangdong University of Finance and economics）

Abstract：This paper creates a New Keynesian Hybrid Phillips Curve containing four factors of China by introducing the real property price as supply shocks. The research shows that in the NKPC model， there is a mutual influence among inflation expectation， inflation inertia， supply shocks， GDP gap and inflation. The influence of inflation expectation is the largest and longest. Real estate prices impact on inflation is significant， and the effect of policies slow long time lag. Inflation itself has the inertia and fluctuation .The influence between GDP gap and inflation is not very large but has the long duration. The influence between marginal cost and inflation is not significant.

Key Words：The new Keynes doctrine； Phillips mixture model； Inflation Expectation； Inflation

■責(zé)任編輯 汪曉清